Bienvenue sur la collection HAL du groupe de recherche AMIS

Le groupe de recherche AMIS comprend un ensemble de chercheurs de l'Université de Montpellier Paul-Valéry principalement spécialisés dans les différents domaines de la science des données. Composé de membres issus des mathématiques, de la statistique et de l'informatique, il a pour objectif d'étudier et de proposer des modèles, des algorithmes et des visualisations permettant d'extraire des connaissances d'ensembles de données hétérogènes (spatiales, géographiques, séquentielles, temporelles, textuelles, images, vidéos...) et nombreuses (big data). Les domaines d'application des travaux du groupe sont variés, ils concernent aussi bien les sciences humaines et sociales (e.g. sciences du langage, géographie, histoire...) que les sciences de la nature (e.g. astrophysique, biologie, épidémiologie...).

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Actualités

Le Service commun de la documentation vous propose un cycle de 8 webinaires sur tout le mois de juin, pour vous initier aux enjeux et aux outils de la science ouverte, et ainsi vous aider à valoriser vos recherches et vos données. Ces présentations d'une durée d'1h environ, intégrant un temps d'échanges, s'adressent à tous chercheurs et doctorants intéressés par ces questions. Vous pouvez vous inscrire à un ou plusieurs webinaires, en fonction des thématiques qui vous intéressent. L'inscription est gratuite mais obligatoire, un lien de connexion vous sera envoyé quelques jours avant la date.

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Le Passeport pour la science ouverte est un guide conçu pour accompagner les doctorants à chaque étape de leur parcours de recherche, quel que soit leur champ disciplinaire. Il propose une série de bonnes pratiques et d’outils directement activables.

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Le site Sherpa/Romeo a fait peau neuve cet été et propose une nouvelle interface qui décline les politiques de libre accès des éditeurs, et non plus uniquement celles qui concernent l’auto-archivage. HAL a dû s’adapter pour n’afficher dans le formulaire de dépôt que les informations utiles à l’auto-archivage et être simples à appréhender par le déposant.

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Nombre de références

77

 

Nombre de dépôt avec texte intégral

273

 

Statistiques par typologie

 

Connaitre la politique de mon éditeur

 

Mots clés

Analyse de sentiments Données textuelles Supervised components Morphisms Emotion analysis Arabidopsis thaliana Data integration optimization Polarity detection Fouille de texte Deep learning Generalized linear model Fisheye Hydro-ecology Graph neural networks Branching pattern Trajectoires de patients Cancer du sein Fouille de données Visual analytics S-adic conjecture Classification Formal Concept Analysis Factorization Sequential patterns Partition tree Environmental data Analyse d’opinions Benchmark Data Mining Communities Layout adjustment Generalizations of Sturmian words Algorithms Node overlap removal Artificial intelligence French Guiana Dengue Remote sensing LifeCLEF EM algorithm Biennial bearing APIA Evaluation Breast cancer Médias sociaux Text mining Machine learning SCGLR Graph drawing Combinatorics on words Extraction d’information Generalised Linear Mixed Model Spanning tree Autoregressive random effect Species distribution Vocabulaire patient Animal epidemiology Médecine Citizen science Quasiperiodicity Biodiversity Social media Sentiment analysis Clustering Sturmian words Opinion mining NLP Growth pattern Presence-only data Attention-based graph embedding Text categorization Controversy Fouille de textes Natural language processing Approximation Algorithme EM Factor complexity Infinite words Clinical Data Standardization Data integration Explainability GLM specification Emotion classification Suicide Branch vertices constraint Data mining Visualisation Hierarchically-structured categorical variable S-adicity Variables latentes Hierarchical graph representation learning Controversy detection Combinatorics on Words Social networks Visualization Base de données intégrée Données multi-sources Graph theory Apprentissage supervisé Aggregation